microRNA(miRNA)是一类近些年发现的在转录后水平上对基因表达水平起到负调控作用的小的、进化保守的RNA分子。越来越多的研究显示miRNAs在癌症和其他恶性疾病的产生和发展的过程中起重要的调控作用。虽然目前发现了700多个人类miRNA并积累了大量相关数据,但是受到实验技术的限制其中只有很少的一部分得到了深入研究确定了其与疾病的关联。因此,发展生物信息学的方法建立计算模型预测miRNA和疾病的关联对于揭示miRNA与疾病的关系,为疾病诊断和药物开发提供依据都具有重要的现实意义。而基于生物网络研究生命现象,有助于系统地阐明生物体内各种复杂事件发生的内在机理,尤其是揭示人类疾病的发病机理。但是目前基于miRNA网络研究疾病—miRNA关联还处于空白状态。本文提出了基于表型—miRNA网络预测疾病—miRNA关联的模型,借鉴以往的生物网络研究的思路和方法,并结合miRNA自身功能的生物学特点分别构建了布尔型和带权miRNA网络。接着分析网络特性并分别针对这两种网络设计了原理不同的预测算法。由于现有的各个miRNA—靶基因关系数据在重叠性和可靠性上都有疑问,本文在仔细分析数据特点后,最终选择应用TargetScan和PITA的miRNA—靶基因互作数据构建miRNA网络。采用留一法交叉验证与ROC曲线衡量预测性能显示了我们预测模型的有效性;特别地,其在布尔型和带权miRNA网络上分别达到了0.75和0.84。此外,模型在各种鲁棒性测试分析中也表现出了很好的性能。